PressWalker H&Iグローバルリサーチ株式会社「ニューロモーフィックコンピューティング市場：製品別（プロセッサ、センサ、メモリ、ソフトウェア）、展開別（エッジ、クラウド）、用途別（画像・映像処理、自然言語処理（NLP）、センサ・フュージョン、強化学習）（～2030年）」産業調査レポートを販売開始

「ニューロモーフィックコンピューティング市場：製品別（プロセッサ、センサ、メモリ、ソフトウェア）、展開別（エッジ、クラウド）、用途別（画像・映像処理、自然言語処理（NLP）、センサ・フュージョン、強化学習）（～2030年）」産業調査レポートを販売開始

システム・通信

*****「ニューロモーフィックコンピューティング市場：製品別（プロセッサ、センサ、メモリ、ソフトウェア）、展開別（エッジ、クラウド）、用途別（画像・映像処理、自然言語処理（NLP）、センサ・フュージョン、強化学習）（～2030年）」産業調査レポートを販売開始 *****

2025年5月16日

H&Iグローバルリサーチ（株）

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、MarketsandMarkets社が調査・発行した「ニューロモーフィックコンピューティング市場：製品別（プロセッサ、センサ、メモリ、ソフトウェア）、展開別（エッジ、クラウド）、用途別（画像・映像処理、自然言語処理（NLP）、センサ・フュージョン、強化学習）（～2030年）」市場調査レポートの販売を開始しました。ニューロモーフィックコンピューティングの世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

世界市場規模と予測

2024年：市場規模は約2,850万米ドル
2030年：市場規模は約13億2,520万米ドル
年平均成長率（CAGR）：89.7%（2024–2030年）

この急激な市場拡大は、エッジデバイスやIoT機器、次世代AIアクセラレータの普及に伴い、従来のクラウド中心アーキテクチャからエッジ／オンデバイスAI処理へのシフトが加速していることが背景にあります。また、ブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）や量子コンピューティングとの融合など、新たな連携技術が市場成長をさらに後押しします。

成長ドライバー

AI／MLアプリケーションの高度化
ニューラルネットワークの規模・複雑性が増す中、巨⼤データをリアルタイム処理しつつ低消費電力を両立できるニューロモーフィック・プロセッサの必要性が高まっています。特に、ヘルスケアや自動車分野では、エッジでの即時推論や継続的モニタリングが求められるため、従来のGPU／CPUベースのAIでは対応困難な場面での活用が進んでいます。
エッジコンピューティングへのシフト
センサーやIoT機器に搭載し、クラウドへ依存せずに境界領域（エッジ）でデータ処理・判断を行うエッジAIの普及に伴い、データ転送遅延の低減やセキュリティ強化の観点からニューロモーフィック技術が注目されています。
BCI（ブレイン・コンピュータ・インタフェース）需要の高まり
脳波計測やニューロモーフィック装置を組み合わせた次世代ヒューマンマシンインタフェースに対する研究投資が世界的に増加。非侵襲的なBCIデバイスでのリアルタイム信号処理にニューロモーフィック・チップが最適とされ、医療・福祉分野の応用が期待されています。
量子コンピューティングとの融合トレンド
量子プロセッサで生成された複雑なデータをニューロモーフィックシステムで前処理・後処理するハイブリッドアーキテクチャの検討が進行中。これにより、両技術の強みを活かした新たなAIプラットフォームの創出が見込まれます。

市場抑制要因

ハードウェア設計の複雑さと高コスト
ニューロモーフィック・チップは、生物学的ニューロンやシナプスをハードウェアレベルで再現する高度専門化アーキテクチャを必要とし、従来IC比で回路設計・製造コストが著しく高くなるため、大規模生産化へのハードルが依然として高い状況です。
ソフトウェアエコシステムの未成熟
特有のスパイキングニューロンモデルを活用するための開発ツールやライブラリが限られており、開発者コミュニティの拡大と標準化が求められています。

技術トレンドと最近のイノベーション

SpiNNaker2プラットフォーム（2024年5月発表）
演算速度向上と消費電力低減を両立するハイブリッドAIサポートアーキテクチャとして設計された最新システム。
Intel「Hala Point」システム（2024年4月発表）
11億5,000万ニューロン相当のLoihi 2プロセッサを搭載し、サンディア国立研究所に設置。脳型AI研究の次世代プラットフォームを提供しています。

展開別／コンポーネント別ハイライト

展開別
- エッジセグメント：リアルタイム処理用途で引き続き最大シェアを維持
- クラウドセグメント：大規模バッチ分析用途での採用増加
コンポーネント別
- プロセッサ：予測期間中に最大シェアを占有。低消費電力と高効率処理が強み。
- メモリ／インターコネクト：高速シナプスモデリングとデータアクセスを支える重要コンポーネント。

地域別市場展望

北米（35.6%シェア、2023年）
政府投資増加と主要ベンダーのプレゼンスが強く、製品発表による成長機会が豊富。
欧州
BCI研究補助金や製造業AI導入プログラムが市場を牽引。
アジア太平洋
中国・日本・韓国のAI研究開発投資拡大に伴い、高CAGRで成長。
その他地域
新興市場での導入パイロットや産業用途検証が進行中。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

はじめに
1.1 調査背景と目的
1.2 ニューロモーフィック・コンピューティング市場の定義
1.2.1 ニューロン／シナプスエミュレーション技術の範囲
1.2.2 スパイキングニューラルネットワーク（SNN）とアナログ実装の違い
1.3 調査対象範囲
  1.3.1 対象期間（2024年ベース、2024–2030年予測）
  1.3.2 地理的範囲（北米、欧州、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカ）
  1.3.3 製品およびサービスの範囲（ハードウェア、ソフトウェア、ASIC、FPGA、クラウドサービス）
1.4 通貨・単位定義
1.5 報告書構成

調査方法論
2.1 調査フレームワーク
2.2 二次データ収集（業界レポート、特許情報、企業開示、学術論文）
2.3 一次データ収集（キーユーザー・専門家インタビュー）
2.4 市場規模推計手法
2.4.1 ボトムアップ・アプローチ（プロセッサ出荷台数×単価ベース）
2.4.2 トップダウン・アプローチ（AIアクセラレータ全体からのシェア推計）
2.5 データ三角測量（トライアングレーション）
2.6 調査前提条件および制約
2.7 用語集

エグゼクティブ・サマリー
3.1 2024–2030年グローバル市場規模予測ハイライト
3.2 主要セグメント別・地域別CAGR比較
3.3 成長ドライバー・抑制要因の概要
3.4 投資機会マトリクス
3.5 主要プレイヤーの競争ポジションサマリー

市場ダイナミクス
4.1 成長ドライバー
4.1.1 AI・エッジ処理ニーズの高まり
4.1.2 低消費電力リアルタイム処理の必然性
  4.1.3 自動運転車・ロボティクス用途の増加
  4.1.4 ヘルスケア／BCI（ブレイン・コンピュータ・インターフェース）分野の研究推進
4.2 抑制要因
  4.2.1 ハードウェア設計の複雑性とコスト
  4.2.2 ソフトウェア・エコシステムの未成熟
4.3 市場機会
  4.3.1 生成AI・シミュレーション統合
  4.3.2 量子コンピューティングとのハイブリッドアーキテクチャ
4.4 課題とリスク
  4.4.1 標準化・相互運用性の欠如
  4.4.2 セキュリティ・プライバシーリスク

技術トレンドとイノベーション
5.1 デバイスアーキテクチャ
5.1.1 デジタルスパイキング／アナログ抵抗モデル
5.1.2 メモリ中心コンピューティング（MCU／In-Memory Computing）
5.2 新世代シリコンプロセス
  5.2.1 7nm／5nmプロセスの適用動向
  5.2.2 RRAM／PCMベースのシナプス実装
5.3 ソフトウェアスタック
  5.3.1 スパイクニューラルネットワークフレームワーク（例えば Brian2、SpiNNaker、Nengo）
  5.3.2 モデル最適化ツール（コンパイラ、量子化、ファインチューニング）
5.4 ハードウェア開発プラットフォーム
  5.4.1 FPGA／カスタムASIC開発キット
  5.4.2 クラウドベースのアクセラレータサービス
5.5 エコシステム構築動向

市場セグメンテーション

6.1 展開形態別
6.1.1 エッジデバイス向け
6.1.2 クラウド／データセンター向け

6.2 コンポーネント別
  6.2.1 プロセッサ（ASIC／FPGA）
  6.2.2 メモリ／インターコネクト
  6.2.3 ソフトウェアライセンス／サポートサービス

6.3 エンドユーザー別
  6.3.1 自動車・輸送（自動運転、ADAS）
  6.3.2 コンシューマエレクトロニクス（スマートスピーカー、スマートホーム）
  6.3.3 産業オートメーション・ロボティクス
  6.3.4 ヘルスケア・医療機器（BCI、診断支援）
  6.3.5 防衛・宇宙（リアルタイム信号処理、ドローン検知）

6.4 用途別
  6.4.1 画像・音声認識
  6.4.2 センサーデータ解析（IoT／産業センサー）
  6.4.3 時系列データ処理（予知保全、トレンド予測）
  6.4.4 強化学習／自律制御

地域別市場分析
7.1 北米
7.1.1 米国：政府・研究機関のR&D投資動向
7.1.2 カナダ：スタートアップエコシステムの成長

7.2 欧州
7.2.1 EUのAI戦略との連動
7.2.2 主要国（英国、ドイツ、フランス）の導入事例

7.3 アジア太平洋
  7.3.1 中国：メガテック企業の研究開発ハブ化
  7.3.2 日本／韓国：半導体製造インフラを活用した量産化
  7.3.3 インド：エッジAIデバイスの普及とローカルスタートアップ

7.4 中南米
7.4.1 ブラジル：農業IoT向けエッジAI事例
7.4.2 メキシコ：製造業への適用可能性

7.5 中東・アフリカ
7.5.1 GCC諸国のスマートシティ投資
7.5.2 南アフリカ：ヘルスケア・防災分野での先行導入

競合環境分析
8.1 主要プレイヤー市場シェア比較
8.2 企業プロファイル
8.2.1 Intel Corporation（Loihi）
8.2.2 IBM Research（TrueNorth）
  8.2.3 BrainChip Holdings Ltd.
  8.2.4 Qualcomm Technologies, Inc.
  8.2.5 SynSense (formerly aiCTX)
  8.2.6 Innatera Nanosystems GmbH
  8.2.7 Aspinity, Inc.
  8.2.8 Horizon Robotics
  8.2.9 GrAI Matter Labs
  8.2.10 Tenstorrent Inc.
8.3 戦略的提携・M&A動向
8.4 新規参入企業・スタートアップ動向
8.5 競争優位性マトリクス

ケーススタディ
9.1 自動運転車向け低遅延画像処理プラットフォーム
9.2 IoTセンサーネットワークにおけるリアルタイム異常検知システム
9.3 医療用BCIデバイスにおけるオンチップ信号処理
9.4 防衛用ドローン検知レーダーシステムのエッジAI統合

価格動向分析
10.1 プロセッサユニット別Average Selling Price（ASP）推移
10.2 メモリ・インターコネクトコスト構造
10.3 ソフトウェアライセンス・サブスクリプションモデル価格トレンド
10.4 エッジ vs クラウド展開のコスト比較

将来技術ロードマップ
11.1 2030年以降の研究開発動向予測
11.2 実装技術の進化シナリオ（7nm→3nmプロセスへの移行）
11.3 新素材・新デバイステクノロジーの台頭（フォトニクス、量子シナプス素子）

市場機会と将来展望
12.1 自動車／モビリティ分野でのエコシステム形成機会
12.2 ヘルスケア・遠隔医療向けデバイス市場の拡大シナリオ
12.3 スマートインダストリー／インダストリアルIoTの次世代アプリケーション
12.4 防衛・セキュリティ分野でのプラットフォーム統合機会
12.5 産学官連携コンソーシアムモデルの構築